import pandas
from sklearn import linear_model

# 多元回归（Multiple Regression）
# 多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。
# 请看cars.csv中的汽车数据，其中包含了一些有关汽车的信息。


df = pandas.read_csv("cars.csv")
# 然后列出独立值，并将这个变量命名为 X。
# 将相关值放入名为 y 的变量中。
X = df[['Weight', 'Volume']]
y = df['CO2']
# 在 sklearn 模块中，我们将使用 LinearRegression() 方法创建一个线性回归对象。
# 该对象有一个名为 fit() 的方法，该方法将独立值和从属值作为参数，并用描述这种关系的数据填充回归对象
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X, y)
# 现在，我们有了一个回归对象，可以根据汽车的重量和排量预测 CO2 值：
predictedCO2 = regr.predict([[2300, 1300]])
print(predictedCO2)

